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医療統計を実行するための8つのソフトを比較しました 医療統計では統計解析を行う必要があります。 統計解析自体は、ソフトを使うことで、手軽に行うことが可能です。 医療統計用では、無料のものから有料のものまで、様々なソフトが使えます。 EZR(Easy R) StatMate(エクセル) SPSS Stata JMP R, BUGS SAS StatView といったものがございます。 以下では、これらについてまとめていきたいと思います。 (1), EZR 『EZR(Easy R)』は、自治医科大附属さいたま医療センターで管理されるフリーソフトです。 EZR(Easy R) は、フリーの統計解析ソフトの「R」を母体として、 マウスでポチポチしながら操作するための「Rコマンダー」に加え、 医療分野で必要となる統計解析を加えた、 初学者でもつまずかない フリーの医療用統計解析ソフトとなっています。
BERTとは BERTは、Bidirectional Encoder Representations from Transformers の頭文字をとったディープラーニングモデルです。 これまでのディープラーニングによる自然言語処理では、 注目単語の前方か後方かどちらか1方向の文脈情報の使用のみで学習されていました。 BERTの特徴の1つは、注目する単語の、前後の文脈の両方(Bidirectional)について学習している点にあるということです。 今後どのように応用されていきそうか興味が湧いたので、 どんなデータセット どんなタスク どのくらいの性能 が報告されたのかを見てみました。 BERTは、多様なデータセットで評価されていました これまでの自然言語処理の多くは、タスクごとに学習を行い性能を評価することが多いです。 それに対して、BERTでは、タスクごとに区別することなく適用して、どの
時系列(データ)とは、時間とともに変化するデータのことです。 時系列分析と呼ばれる手法を使うことで、過去の分析や未来予測が可能です。 時系列分析と関わりが深い分野には、統計解析やデータマイニング、機械学習、人工知能などがあります。 しかし時系列分析では、これらの分野と共通するアイデアだけでなく、 独自の考え方や方法論も開発されています。 例えば、時系列分析では、 自己相関 自己回帰モデル トレンド 周期変動 季節変動 ホワイトノイズ などの独自概念があります。 また、時系列分析は大きく分けて、自己回帰モデルなどの探索的手法と状態空間モデルなどの確率的手法に分けることができ、それぞれに長所短所があります。 なので、自分のデータを分析する時には、それらを把握した上で実践していくことで、よりよい結果を出すことが可能となります。 そこで、本記事では、上記の統計学や人工知能、マイニングなどを学んだこ
1冊の本に出会うことで、人生が大きく変わることがあります。良い品物に出会ったことで幸せになれることもあります。とはいっても、多様な商品があふれる中で、より価値の高いものを選び出すのは大変です。そこでこのブログでは、忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良いくらし」の提案をさせていただきます。
「主成分分析」とは、データの見方を変える方法です。 といっても、データのもつ情報が減ってしまったらもったいないですよね。 なので、 主成分分析は、元のデータがもつ情報を最大限に維持した上で、 扱いやすい別の見方を与えてくれる方法になります。 主成分分析は、データ分析的な言い方をすると、 相関のあるデータの見方(変数・変量)を変えて、 相関のない見方へ変換する(合成する)方法 ともいえます。 元々のデータの変数を独立に扱うのでなく、総 それらの変数を総合的に扱う手法になります。 変数を総合的に扱う!? というと、ピンとこない方も多いかもしれません。 例えば、優秀なプロ野球のピッチャーの指標は、 球速 コントロール スタミナ ピンチを乗り越える精神力・・・ などいろいろあると思います。 ピッチャーの能力を 球速で計る コントロールで計る スタミナで計る 精神力で計る どれも正しいかと思うのです
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